JURNAL ILMIAH KOMPUTER GRAFIS , Vol.14, No.2, Desember 2021, pp. 287 - 299 p-ISSN : 1979-0414(print) e-ISSN :  2621-6256 (online) http://journal.stekom.ac.id/index.php/pixel
 page 287

## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN MURID BARU MENGGUNAKAN METODE AHP DAN SAW
Maulana Ashari *1) , Siti Halimatun Jannah 2 , Sofiansyah Fadli 3 , Saikin 4 1,2,4 Program Studi Sistem Informasi, STMIK Lombok
3 Program Studi Teknik Informatika, STMIK Lombok
*1 aarydarkmaul@gmail.com

## ARTICLE  INFO
Article history:
Received 30 Mei  2020 Received in revised form 2 Juni 2020 Accepted 10 Juni 2020 Available online 12 Juni 2020

## ABSTRACT
The  decision  support  system  as  a  tool  for  decision making,  has  now  begun  to  be  widely  applied  in various  fields  of  life,  not least in  making  a  decision for the process of accepting new students at the MA Sabilurrasyad  NW  Barabaliused.  With  the  decision support  system  (SPK)  can  help  schools  in  the selection  of  new  students.  The  method  used  in building  a  decision  support  system  in  this  research is  the  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP).  The method used to select new students is the Analytical Hierarchy  Process  (AHP)  which  functions  to calculate  the  final  score  of  each  student  in  the school  and  the  Simple  Additive  Weighting  (SAW) serves to rank each student.The result of this study is that  the  combination  of  the  AHP  (Analytical Hierarchy  Process)  and  SAW  (Simple  Additive Weighting)  methods  in  determining  new  student admissions  at  the  MA  Sabilurrasyad  NW  Barabali School can be used. SPK (Decision Making System) can  display  information  according  to  what  the  user inputs correctly.
Keywords: New  Student  Admission,  AHP,  SAW.
JURNAL ILMIAH KOMPUTER GRAFIS , p-ISSN : 1979-0414(print) e-ISSN :  2621-6256 (online)
http://journal.stekom.ac.id/index.php/pixel  page 288 JURNAL ILMIAH KOMPUTER GRAFIS Vol. 14, No. 2, Des 2021 :  287 – 299

## 1. Pendahuluan
Proses  pengambilan  keputusan  dalam  menentukan  penerimaan  murid  baru  yang  sering terjadi masalah terutama terletak pada subyektivitas, dimana beberapa murid yang ada memiliki kemampuan  atau  nilai  yang  tidak  jauh  berbeda,  dengan  demikian  maka  perlu  dibangun  sebuah sistem  penunjang  dalam  pengambilan  keputusan  yang  bisa  digunakan  untuk  menentukan  kelas berprestasi bagi  murid baru  [1]. Sekolah  membutuhkan sumber data dan pengolahan data yang tepat  agar  tercipta  efisiensi  dan  keakuratan  data  yang  dapat  mendukung  proses  operasional, menejemen  dan  proses  pengambilan  keputusan  dengan  baik  dan  benar,  sistem  pengolah  data yang  baik  membuat  informasi  yang  masuk  dapat  menunjang  semua  kegiatan  yang  ada  di instansi atau perusahaan tersebut [2].
Madrasah  Aliyah  (MA)  Sabilurrasyad  Nahdlatul  Wathan  (NW)  Barabali  merupakan  salah satu  instansi  yang  bergerak  dalam  bidang  pendidikan  yang  terdapat  di  Kabupaten  Lombok Tengah  yang  memiliki  dua  jurusan  yaitu  Jurusan  Ilmu  Pengetahuan  Sosial  (IPS)  dan  Ilmu Pengetahuan  Alam  [3].  Proses  seleksi  penerimaan  calon  murid  di  MA  Sabilurrasyad  NW Barabali  masih  secara  manual,  mulai  dari  registrasi  pendataan  data  diri  calon  murid  hingga proses  penentuan  penerimaan  calon  murid  ke  jurusan  yang  sesuai  dengan  kemampuan  calon murid.  Proses  seleksi  penerimaan  murid  dapat  dimaksimalkan  dengan  sistem  pendukung keputusan  [2].  Melihat  latar  belakang  tersebut  perlu  dikembangkan  sistem  informasi pendaftaran yang dapat memantau dalam seleksi penerimaan murid sekaligus dapat menentukan kelas berprestasi untuk murid dengan  menggunakan metode AHP dan SAW yang sesuai dengan kebutuhan Ma Sabilurrasyad NW Barabali.
Ningtyas & Hasugian (2019) dalam jurnalnya yang berjudul Sistem Penunjang Keputusan Penjurusan  Murid  Pada  SMA  Negri  10  Kabupaten  Tangerang  Dengan  Metode Analytical Hierarchy  Process ( AHP )  Dan Profile  Matching ,  Proses  penjurusan  yang  sebelumnya  masih dilakukan secara manual. Masalah yang dihadapi pada murid itu sendiri adalah kesulitan dalam menentukan jurusan yang tepat sesuai dengan kemampuan yang dimiliki. Maka dibuatlah sistem aplikasi penjurusan murid ini menggunakan metode Analytical Hierarchy Process ( AHP ) untuk pembobotan  nilai  setiap  kriteria  dan  metode  Profile  Matching    digunakan  untuk  mengurangi tingkat  subyektifitas  dalam  mengambil  keputusan,  sehingga  hasil  penentuan  jurusan  menjadi lebih  cepat  dan  akurat.  Sistem  ini  dibuat  menggunakan  bahasa  pemrograman Hypertext Preprocessor ( PHP ) dan MySQL sebagai basis datanya. [4] Mardiyah  Lubis  (2019)  dalam  jurnalnya  yang  berjudul  Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan  Duta  Kampus  Menggunakan  Metode AHP Dan VIKOR .  Maka  didalam  penerapan Metode AHP dan VIKOR inilah  yang  dapat  memilih  serta  meyelesaikan  pada  pemilihan  duta kampus  berdasarkan  suatu  kriteria  dan  alternatif  dengan  menggunakan  rumus  yang  hasilnya dapat lebih akurat, efektif, efisien, fakta, tepat sasaran serta benar-benar sesuai yang diinginkan dikalangan universitas. [5] Simamora (2019) dalam jurnalnya yang berjudul Sistem Pendukung Keputusan  Penerimaan  Beasiswa  Menggunakan  Metode Analytical  Hierarchy  Process ( AHP ) Pada  SMA  Pencawan  Medan.  Pada  SMA  Pencawan  Medan  terdapat  program  pemberian beasiswa  tetapi,  cara  sistem  dalam  bekerja  masih  berjalan  secara  manual.  Sehingga  ada kelemahan pada sistem antara lain, kurang tepatnya penyaluran beasiswa dan waktu yang cukup lama dalam proses penyeleksian. Oleh karena itu dibutuhkan suatu sistem yang dapat membantu
pihak sekolah dalam proses pengambilan keputusan untuk pemberian beasiswa. Sistem ini akan dibangun  memakai  bahasa  pemrograman PHP dan  databasenya  akan  menggunakan MySQL . Dengan sitem ini, maka pemberian beasiswa akan lebih tepat sasaran dan proses seleksinya akan lebih cepat [1].
Pertiwi  &  Diana  (2019)  dalam  jurnalnya  yang  berjudul  Aplikasi  Sistem  Pendukung Keputusan  Penilaian  Karyawan  Terbaik  Menggunakan  Metode AHP Dan SAW .  Hasil  dari sistem ini adalah surat hasil keputusan, laporan hasil keputusan penilaian karyawan, dan laporan perangkingan  karyawan.  Dari  hasil User  Acceptance  Test bisa  disimpulkan  bahwa  pengguna sangat  setuju  dengan  aplikasi  sistem  pendukung  keputusan  dan  penerapan  metode  ini.  Ini terbukti dari nilai 87,5% sangat setuju dari hasil kuesioner User Acceptance Test. [6] Hidayah  &  Erwadi  (2019)  dalam  jurnalnya  yang  berjudul  Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan  Ketua  Badan  Eksekutif  Mahasiswa  Dengan  Metode Simple  Additive  Weighting ( SAW ).  Dalam  pemilihan  ketua  Badan  Eksekutif  Mahasiswa  ini  seringkali  terjadi  kekurangan karena penilaian calon Ketua Badan Eksekutif Mahasiswa yang masih dilakukan secara manual. Itulah  yang  melatar  belakangi  penulis  membuat  aplikasi  ini  untuk  membantu  pemilih  dalam menentukan  calon  ketua  yang  tepat.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  menghasilkan  sebuah softwere  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  untuk  pemilihan  ketua  Badan  Eksekutif Mahasiswa menggunakan  metode Simple Additive Weighting ( SAW ), studi kasus di Universitas Muhammadiyah  Bengkulu.  Penelitian  ini  membuat  suatu  Sistem  Pendukung  Keputuan Pemilihan  Ketua  Badan  Eksekutif  Mahasiswa  dengan  penerapan  metode simple  additive weighting yang berjalan dengan optimal. [7]

## 2. Metode Penelitian
Alur Sistem
Penerimaan Siswa Baru Data Kriteria Data Alternatif Penentuan Bobot Kriteria Usulan Penghitungan Menggunakan Geomean Bobot Kriteria Memasukkan Data Dari Tiap Kriteria Pada Tiap Alternatif Buat Matriks Keputusan Normalisasi Matriks Keputusan Kalikan Matriks Keputusan Dengan Bobot Kriteria Preferensi Tiap Alternatif Penerimaan Siswa Baru Observasi Metodologi Penelitian Wawancara Metodologi Pengembangan Waterfall Analysis Desain Pengkodean Pengujian Penerapan program pemeliharaan C1 C2 C3 A1 A2 A3 C ke n A ke m Kusioner Studi Pustaka Index Konsistensi Index Konsistensi Perhitunga Menggunakan AHP ( Analytical Hierarchy Process) Perhitungan Dengan Metode SAW ( Simple Additive Weighting) Konsistensi? Tidak Ya
Gambar 1. Perancangan Sistem
Dalam  mengimplementasikan  sistem  ini  dibutuhkan  dua  proses  metode  yaitu  melakukan pembobotan dengan metode AHP dan untuk peringkat menggunakan metode SAW. Tujuan dari menguji  bobot  tersebut  adalah  untuk  mendapatkan  hasil  konsisten  atau  tidak.  Jika  hasilnya konsisten  maka  akan  menghasilkan  pembobotan,  dan  jika  hasilnya  tidak  konsisten  maka  akan kembali  ke  matriks  perbandingan  berpasangan.    Setelah  bobot  didapat,  maka  selanjutnya  akan melakukan  perangkingan  dengan  menggunakan  metode SAW. Bobot  yang  di  dapat  di  metode AHP kemudian dimasukan ke dalam matriks normalisasi terbobot.
1. Kriteria
Kriteria  yang  digunakan  dalam  menentukan  penerimaan  murid  baru  adalah  sebanyak  5 kriteria. Kriteria merupakan tolak ukur dalam penerimaan murid baru.
Tabel 1. Kriteria Penerimaan Murid Baru No  Kriteria 1 Nilai Ujian Nasional 2 Nilai Ujian Sekolah 3 Prestasi Murid 4 Nilai Rapot Semester Akhir 5 Minat Murid
2. Alternatif
Data yang digunakan dalam menentukan penerimaan murid baru di MA Sabilurrasyad NW Barabali antara lain:
Tabel 2. Alternatif Penerimaan Murid Baru No  Alternatif  Keterangan 1 A1 Najamudin 2 A2 Hafidz 3 A3 Rina 4 A4 Habib 5 A5 Azam

## a. Perhitungan Menggunakan AHP
Menentukan  prioritas  elemen  dengan  cara      menyusun  kriteria-kriteria  tersebut  dalam bentuk  matriks  perbandingan  berpasangan  ( Pairwise Comparison ).  Matriks  Penilaian Perbandingan dari Para Responden terhadap Penerimaan murid baru..
Tabel 3. Responden 1 Penerimaan Siswa Baru Nilai Ujian Nasional Nilai Ujian Sekolah Prestasi Siswa Nilai Rapot Semester Akhir Minat Siswa Nilai Ujian Nasional 1 1 7 4 9 Nilai Ujian Sekolah 1 1 8 1 9 Prestasi Siswa 1/7 1/8 1 1/3 1 Nilai  Rapot  Semester Akhir 1/4 1 3 1 1/8 Minat Siswa 1/9 1/9 8 8 1
JURNAL ILMIAH KOMPUTER GRAFIS
Tabel 4. Responden 2
Penerimaan Siswa Baru Nilai Ujian Nasional Nilai Ujian Sekolah Prestasi Siswa Nilai Rapot Semester Akhir Minat Siswa Nilai Ujian Nasional 1 1 9 9 1 Nilai Ujian Sekolah 1 1 2 2 1/9 Prestasi Siswa 1/9 ½ 1 1/2 1/9 Nilai Rapot Semester Akhir 1/9 ½ 2 1 9 Minat Siswa 1 9 9 1/9 1 Tabel 5. Responden 3 Penerimaan Siswa Baru Nilai Ujian Nasional Nilai Ujian Sekolah Prestasi Siswa Nilai Rapot Semester Akhir Minat Siswa Nilai Ujian Nasional 1 3 3 8 7 Nilai Ujian Sekolah 1/3 1 7 1/7 7 Prestasi Siswa 1/3 1/7 1 1/8 7 Nilai Rapot Semester Akhir 1/8 7 8 1 7 Minat Siswa 1/7 1/7 1/7 1/7 1
Tabel 6 . Responden 4 Penerimaan Siswa Baru Nilai Ujian Nasional Nilai Ujian Sekolah Prestasi Siswa Nilai Rapot Semester Akhir Minat Siswa Nilai Ujian Nasional 1 5 1/6 1/5 1/5 Nilai Ujian Sekolah 1/5 1 5 4 1/9 Prestasi Siswa 6 1/5 1 7 1/9 Nilai Rapot Semester Akhir 5 ¼ 1/7 1 1/7 Minat Siswa 5 9 9 7 1 Tabel 7. Responden 5 Penerimaan Siswa Baru Nilai Ujian Nasional Nilai Ujian Sekolah Prestasi Siswa Nilai Rapot Semester Akhir Minat Siswa Nilai Ujian Nasional 1 1/6 1/8 1/5 1/8 Nilai Ujian Sekolah 6 1 1/7 5 1/6 Prestasi Siswa 8 7 1 1/8 6 Nilai Rapot Semester Akhir 5 1/5 8 1 7 Minat Siswa 8 6 1/6 1/7 1
Setelah  penilaian  perbandingan  sudah  dimasukkan  dan  matriks  diatas,  maka  untuk memperoleh satu matriks harus dilakukan penyederhanaan. Hasilnya adalah: [11]
Tabel 8. Penyederhanaan Nilai Keseluruhan Responden
PSB  Responden  C1 C2 C3 C4 C5 C1 R1 1,000  1,000  7,000  4,000  9,000 R2 1,000  1,000  9,000  9,000  1,000 R3 1,000  3,000  3,000  8,000  7,000 R4 1,000  5,000  0,167  0,2 0,2 R5 1,000  0,167  0,125  0,2 0,125 C2 R1 1,000  1,000  8,000  1,000  9,000 R2 1,000  1,000  2,000  2,000  0,111 R3 0,333  1,000  7,000  0,143  7,000 R4 0,2 1,000  5,000  4,000  0,111 R5 6,000  1,000  0,143  5,000  0,167 C3 R1 0,143  0,125  1,000  0,333  1,000 R2 0,111  0,5 1,000  0,5 0,111 R3 0,333  0,143  1,000  0,125  7,000 R4 6,000  0,2 1,000  7,000  0,111 R5 8,000  7,000  1,000  0,125  6,000 C4 R1 0,25 1,000  3,000  1,000  0,125 R2 0,111  0,5 2,000  1,000  9,000 R3 0,125  7,000  8,000  1,000  7,000 R4 5,000  0,25 0,143  1,000  0,143 R5 5,000  0,2 8,000  1,000  7,000 C5 R1 0,111  0,111  8,000  8,000  1,000 R2 1,000  9,000  9,000  0,111  1,000 R3 0,143  0,143  0,143  0,143  1,000 R4 5,000  9,000  9,000  7,000  1,000 R5 8,000  6,000  0,167  0,143  1,000 Tabel 9. Geometriks Mean dari 5 Matriks Penilaian Responden PSB C1 C2 C3 C4 C5 C1 1,000  1,201  1,315  1,630  1,884 C2 0,833  1,000  2,402  1,417  0,665 C3 0,760  0,416  1,000  0,449  0,877 C4 0,613  0,706  2,228  1,000  1,511 C5 0,913  1,505  1,728  0,662  1,000
Jumlah  4,119  4,828  8,674  5,158  5,936
Dengan  melakukan  penilaian  relatif  pada  setiap  sel  dengan  cara,  nilai  setiap  sel  dibagi dengan  jumlah  pada  setiap  kolomnya  maka  akan  diperoleh  nilai  relatif  per  sel.  Pada  akhirnya
setiap  faktor  secara  horizontal  dijumlahkan  dan  dicari  bobot  prioritasnya.  Hasil  selengkapnya dapat  dilihat  pada  tabel  berikut  ini:  [11].  Matriks  bobot  penilaian  perbandingan  berpasangan faktor Penerimaan Murid Baru.
Tabel 10. Matriks Bobot Penilaian Perbandingan Berpasangan PSB C1 C2 C3 C4 C5 Jumlah  Prioritas C1 0,243  0,249  0,152  0,316  0,317  1,277 0,255 C2 0,202  0,207  0,277  0,275  0,112  1,073 0,215 C3 0,185  0,086  0,115  0,087  0,148  0,621 0,124 C4 0,149  0,146  0,257  0,194  0,255  1,000 0,200 C5 0,222  0,312  0,199  0,128  0,168  1,029 0,206 Jumlah  1,000  1,000  1,000  1,000  1,000  5,000 ƛ maks = (0,255*4,199)+(0,215*4,828)+(0,124*8,674)+(0,200*5,158)+(0,206*5,936) 1,071 1,038 1,076 1,032 1,223 5,439 n 5 CI = (ƛ maks -n)/n-1 (5,439-5)/5-1 0,110 IR = 1,12 CR CI/CR 0,098
Rasio konsisten CR ≤ 0,1 dari perhitungan Tabel 10 bisa diterima (konsisten).

## b. Perhitungan Menggunakan SAW
Berdasarkan  kriteria  dan  ranting  kecocokan  setiap  alternatif  pada  setiap  kriteria  yang  telah ditentukan,  selanjutnya  pembagian  terstruktur  mengenai  bobot  setiap  kriteria  yang  telah dikonversikan dengan bilangan.
Pertama  kita  menentukan  kriteria-kriteria  yang  akan  dijadikan  acuan,  kriteria  yang dibutuhkan adalah:
o Nilai Ujian Nasional
o Nilai Sekolah
o Prestasi Murid
o Nilai Rapot Semester Akhir
o Minat Murid
Keterangan :
Tabel 12. Bobot untuk Ujian Nasional Kelas Nilai A 75-100 B 0-75
Selanjutnya menentukan nilai bobot masing-masing kriteria berdasarkan kriteria dan nilai bobot.
Tabel 13. Bobot untuk Ujian Nasional Ujian Nasional Nilai  Jenis 80 - 100 5 Benifit 60 - 80 4 Benifit 40 - 60 3 Benifit
20 - 40 2 Benifit 0 -20 1 Benifit Tabel 14. Bobot untuk Ujian Sekolah Ujian Sekolah Nilai  Jenis 80 - 100 5 Benifit 60 - 80 4 Benifit 40 - 60 3 Benifit 20 - 40 2 Benifit 0 -20 1 Benifit Tabel 15. Bobot untuk Prestasi Murid Prestasi Siswa Nilai Jenis Ada 1 Benifit Tidak Ada 0 Benifit Tabel 16. Bobot untuk Nilai Rabot Semester Akhir Nilai Rapot Semester Akhir Nilai  Jenis 80 - 100 5 Benifit 60 - 80 4 Benifit 40 - 60 3 Benifit 20 – 40 2 Benifit 0 -20 1 Benifit Tabel 17. Bobot untuk Minat Murid Minat Siswa Nilai  Jenis Ada 1 Benifit Tidak Ada 0 Benifit
Setelah semua kita definisikan maka selanjutnya kita bisa memulai proses perhitungan, dimana  data awal murid baru yang akan diolah ialah sebagai berikut: Contoh :
Tabel 18. Data Awal Murid Baru Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 Najamudin 50 60 Ada 60 Ada Hafidz 45 65 Tidak Ada 35 Ada Rina 40 60 Ada 40 Ada Habib 42 40 Tidak Ada 60 Ada Azam 45 40 Tidak Ada 40 Ada
Dari tabel data murid baru diatas bisa kita lakukan proses pencocokan rating kriteria dengan bobot yang sudah ditentukan.
Tabel 19. Proses Pencocokan Rating Kriteria Alternatif Kriteria C1  C2  C3  C4  C5 Najamudin 3 3 1 3 1 Hafidz 3 4 0 2 1 Rina 2 3 1 2 1
JURNAL ILMIAH KOMPUTER GRAFIS Vol. 14, No. 2, Des 2021 :  287 – 299
Habib 3 2 0 3 1 Azam 3 2 0 2 1
Kemudian  kita  mulai  melakukan  proses  normalisasi,  sebab  data  yang  kita  olah  ialah  data murid baru.
1. Normalisasi:
2. Hasil Normalisasi
Proses  perangkingan  dengan  menggunakan  bobot  yang  telah  diberikan  oleh  pengambil keputusan : W = [25,5  21,5  12,4  20,0  20,6] Hasil yang diperoleh adalah sebagai berikut:
V1 = (25,5)(1)+(21,5)(0,75)+(12,4)(1)+(20,0)(1)+(20,6)(1) = 94,6 V2 = (25,5)(1)+(21,5)(1)+(12,4)(0)+(20,0)(0,67)+(20,6)(1) = 81,0 V3 = (25,5)(0,67)+(21,5)(0,75)+(12,4)(1)+(20,0)(0,67)+(20,6)(1) = 79,6 V4 = (25,5)(1)+(21,5)(0,5)+(12,4)(0)+(20,0)(1)+(20,6)(1) = 76,9
V5 = (25,5)(1)+(21,5)(0,5)+(12,4)(0)+(20,0)(0,67)+(20,6)(1) = 70,3
Dari hasil perhitungan  nilai V1 sehingga alternative  A1 dari setiap penerimaan  murid baru yang  akan  mendapatkan  murid  berprestasi  maka  dapat  dibuatkan  tabel  penentuan  rangking sebagai berikut:
Tabel 20. Penentuan Ranking Calon siswa baru Rangking Keterangan Najamudin 1 Kelas X A Hafidz 2 Kelas X A Habib 3 Kelas X A Rina 4 Kelas X A Azam 5 Kelas X B

## 3. Hasil Dan Pembahasan
Implementasi  sistem  merupakan  tindak  lanjut  dari  perancangan  antarmuka  sistem. Sistem  dapat  diakses  memakai Web  browser  Mozilla  Firefox dan google  chrome dengan menjalankan index.php. user  dapat login ke  sistem  dengan  memasukkan  data  username  dan password  yang  benar. Form perangkingan  bertujuan  untuk  memberikan  alternatif  terbaik  pada sistem pendukung keputusan penerimaan  murid baru. Form perangkingan  meliputi  nilai  murid, hasil normalisasi, tabel keputusan dan hasil pembagian kelas.
JURNAL ILMIAH KOMPUTER GRAFIS
Vol. 14, No. 2, Des 2021 :  287 – 299
Gambar 2 . Form Perangkingan

## 4. Kesimpulan
Sistem  pendukung  keputusan  untuk  mengevaluasi  tingkat  potensi  anak  berdasakan  nilai dengan menggunakan metode Analitical Hierarchy Process ( AHP ) dan metode Simple Additive Weighting ( SAW )    dapat  diterapkan  dan  menghasilkan  perhitungan  yang  sama  antara perhitungan  manual  dan  perhitungan  sistem.  Hasil  perhitungan  dilakukan  berdasarkan  kriteria- kriteria  seperti  C1-  Nilai  Ujian  Nasional,  C2-  Nilai  Sekolah,  C3-  Prestasi  Sekolah,  C4-  Nilai Rapot Semester Akhir, dan C5- Minat Siswa. sehingga dalam  melakukan pemilihan siswa baru akan  lebih  mudah  dan  gampang  mengetahui  hasil  dari  nilai  yang  diinputkan  keaplikasi  SPK. Penilaian Siswa Baru menggunakan metode AHP dan SAW menghasilkan penilaian calon siswa /  siswi  baru  lebih  cepat  terlihat  nilai  dari  masing-masing  calon  siswa  /  siswi  berdasarkan kriteria-kriteria dan hasil kuisioner yang didapatkan dari aplikasi SPK tersebut.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] H.  I.  T.  Simamora,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerimaan  Beasiswa  Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process ( AHP ) Pada SMA Pencawan Medan,” J-Sisko Tecg (Jurnal Teknol. Sist. Inf. dan Sist. Komput. TGD) , vol. 2, no. 1, pp. 19–25, 2019.
[2] Dea  Trisna  Ananda,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pada  Seleksi  Penerimaan  Siswa Sekolah Menengah Kejuruan,” J. Chem. Inf. Model. , vol. 53, no. 9, pp. 1689–1699, 2013, doi: 10.1017/CBO9781107415324.004.
[3] Fadli,  Sofiansyah.,  W.  W.  Winarno,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Evaluasi  Kinerja Kepala  Sekolah  SMA  /  SMK  Kabupaten  Lombok  Tengah  NTB,” Semin.  Nas.  Inov. Teknol. , pp. 1–10, 2017.
[4] A. Ningtyas and H. Hasugian, “Sistem Penunjang Keputusan Penjurusan Siswa Pada Sma Negri 10 Kabupaten Tangerang Dengan Metode Analytical Hierarchy Process ( Ahp ) Dan Profile Matching,” vol. 2, no. 2, pp. 126–134, 2019.
[5] M. Lubis, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Duta Kampus Menggunakan Metode AHP Dan VIKOR,” Semin. Nas. Teknol. Komput. Sains 2019 , pp. 270–280, 2019.
[6] C.  Pertiwi  and  A.  Diana,  “Aplikasi  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penilaian  Karyawan Terbaik Menggunakan Metode AHP Dan SAW,” J. Bit , vol. 17, no. 1, pp. 23–30, 2020.
[7] A.  K.  Hidayah,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Ketua  Badan  Eksekutif Mahasiswa  Dengan  Metode  Simple  Additive  Weighting,” JSAI  (Journal  Sci.  Appl. Informatics) , vol. 2, no. 1, pp. 92–96, 2019, doi: 10.36085/jsai.v2i1.77.
[8] A. Weighting, S. M. P. Islam, and A. J. Bekasi, “SATIN – Sains dan Teknologi Informasi Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Siswa Baru dengan Metode Simple,” vol. 6, no. 1, 2020.
[9] Santosa Wijayanto, “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Peserta Didik Baru dengan Metode Analytical Hierarchy Process dan Simple Additive Weighting,” J. Teknol. Inf. dan Terap. , vol. 4, no. 1, pp. 11–16, 2019, doi: 10.25047/jtit.v4i1.15.
[10] Y.  Lestari,  S.  S,  and  A.  Fadlil,  “Seleksi  Peserta  Didik  Baru  Menggunakan  Metode  AHP Dan  SAW,” J-SAKTI  (Jurnal  Sains  Komput.  dan  Inform. ,  vol.  4,  no.  1,  p.  18,  2020,  doi: 10.30645/j-sakti.v4i1.183.
[11] Abdul  Rahman,  “Penentuan  Kriteria  Yang  Paling  Berpengaruh  Terhadap  Prestasi  Kerja Karyawan di CV. Rimba Sentosa Sukoharjo,” 2008.
[12] Sa’adati Yuan, Fadli Sofiansyah, and Imtihan Khairul, "Analisis PenggunaanMetode AHP dan  MOORA  untuk  Menentukan  Guru  Berprestasi  sebagai  Ajang  Promosi  Jabatan," SINKRON (Jurnal & Penelitian Teknik Informatika), vol. 3, no. 1, pp. 82-90, 2018.
JURNAL ILMIAH KOMPUTER GRAFIS
[13] Fadli  Sofiansyah,  Imtihan  Khairul,  and  Fahmi  Hairul,  Mengenal  dan  Memahami  Sistem Pendukung Keputusan. Jawa Tengah: CV. Amerta Media, 2020.
[14] Fadli  Sofiansyah  and  Imtihan  Khairul,  "Penerapanmulti-Objective  Optimization  On  The Basis Of Ratio Analysis (MOORA) Method Dalam Mengevaluasi Kinerja Guru Honorer," JIRE (Jurnal Informatika & Rekayasa Elektronika), vol. 2, no. 2, pp. 10-19, 2019.
[15] Taufan,  Asri,  Zaen  Mohammad,  Daniatan,  Janiah  Baiq,  and  Fadli  Sofiansyah,  "Penerapan Metode SMART Dalam Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Sanksi Pelanggaran Tata Tertib Siswa (Studi Kasus: SMK Negeri 1 Pujut)," MISI (Jurnal Manajemen informatika & Sistem Informasi), vol. 4, no. 1, pp. 63-72, 2021.